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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Matemática e Estatística
 
Matemática Aplicada
 
Disciplina: MAP2314 - Teoria de Informação, Inferência Bayesiana e Machine Learning
Information Systems Theory, Bayesian Inference and Machine Learning

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2018 Desativação:

Objetivos
Introduzir fundamentos de Teoria de Informação, Inferência Bayesiana e Machine Learning de maneira integrada.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
1893642 - Renato Vicente
 
Programa Resumido
1. Introdução à Teoria de Informação; 2. Compressão de dados e codificação de canal ruidoso; 3. Problemas de inferência; 4. Redes neurais.
 
 
 
Programa
1. Probabilidade, Entropia e Inferência; 2. Teorema de codificação de fonte; 3. Teorema de codificação de canais ruidosos; 4. Métodos de agrupamento; 5. Inferência e marginalização exatas; 6. Comparação de modelos ; 7. Método de Monte Carlo; 8. Modelo de Ising; 9. Métodos variacionais; 10. Análise de componentes independentes (ICA); 11. Introdução às Redes Neurais; 12. Classificação; 13. Aprendizagem de máquina e inferência; 14. Redes de Hopfield; 15. Máquinas de Boltzmann; 16. Aprendizagem supervisionada em Redes Multicamada; 17. Processos Gaussianos.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas, exercícios e exercícios-programa.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios maior ou igual a cinco.
Norma de Recuperação
Média ponderada de provas e exercícios.
 
Bibliografia
     
D. J. C. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, 1 ed, Cambridge University Press, 2003. E. T. Jaynes, Probability Theory: The Logic of Science,1 ed, Cambridge University Press, 2003. D. Sivia e J. Skilling, Data Analysis: A Bayesian Tutorial, 2 ed, Oxford University Press, 2006. T. M. Cover e J.A. Thomas, Elements of Information Theory,2 ed, Wiley Interscience, 2006.
 

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